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El Congreso Nacional de Crédito se realizó en Buenos Aires con la presencia de AIS Group en el cuál se mostraron las tecnologías nuevas relacionadas con la gestión de crédito.

“Son muchos los desafíos que el sector financiero tiene dentro de la carrera hacia la transformación digital en la que se encuentran. Pero definitivamente aquellas instituciones que adopten nuevas tecnologías de modelización, lograrán una importante ventaja competitiva que les permitirá llevar la delantera” destacó Elías Bethencourt, director de AIS Group Argentina.

En este sentido, durante la presentación “Machine Learning aplicado: alto impacto en los objetivos del negocio” Elías Bethencourt desarrolló cómo machine learning permite de una forma más eficiente:

  • Tasar automáticamente inmuebles:al automatizar la tasación se logra reducir fuertemente los tiempos de entrega de créditos hipotecarios. Tradicionalmente este proceso lleva entre 15 y 20 días, pero al aplicar técnicas de machine learning este tiempo se reduce a algunos segundos, lo cual impacta en la atención al cliente.
  • Mejorar la predicción en modelos de admisión: machine learning es clave para clasificar a los clientes permitiendo incrementar los volúmenes del negocio y/o reducir los niveles de morosidad. También permite un mayor nivel de personalización en la atención a los clientes según sus características y necesidades.
  • Clasificar con grandes niveles de acierto a los morosos en función a la probabilidad de cobro: brindando información valiosa para el diseño de las estrategias de cobranza y maximizando los índices de recupero.“Estamos viviendo un escenario ideal para la implementación de machine learning. El volumen de información disponible, sumado a la mejora en las capacidades de cómputo y almacenamiento de datos, generan un contexto dónde aplicarle inteligencia a esos datos para que realmente aporten valor es vital”, afirmó Elías Bethencourt. 
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